H2O AutoML 3.30.0.7-test是一个用于机器学习模型选择和超参数调优的开源工具，它使用H2O框架来实现。这个版本包含一些预训练的模型，可以用于评估和比较不同的机器学习算法。

在安装和使用H2O AutoML时，需要先下载并解压H2O AutoML 3.30.0.7-test.jar文件。然后，可以通过以下步骤来运行H2O AutoML：

1. 导入所需的数据和特征。
2. 设置要使用的机器学习模型。
3. 运行H2O AutoML以进行模型选择和超参数调优。
4. 查看结果并选择合适的模型。

H2O AutoML提供了许多预训练的模型，例如决策树、随机森林、支持向量机等。用户可以根据数据集的特点和需求，选择适合的模型来进行模型选择和超参数调优。通过运行H2O AutoML，用户可以快速地找到最优的模型和超参数组合，从而提高模型的性能和准确性。